简介： 泛第三极是从第三极向西、向北扩展，涵盖青藏高原、帕米尔、兴都库什、伊朗高原、高加索、喀尔巴阡等山脉的欧亚高地及其环境影响区，面积2000多万平方公里，和30多亿人的生存环境有关。泛第三极地区与“一带一路”核心区高度重合。深入研究泛第三极地区环境变化规律、机制与未来变化趋势，解决重点地区、重点国家和重点工程的资源环境问题，将为环境变化和人类活动最强烈的丝绸之路经济带可持续发展提供科学依据，为打造绿色、健康、智力、和平的“一带一路”提供决策支持。 中国科学院A类战略性先导科技专项“泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设”（以下简称“丝路环境”专项）于2018年9月30日在北京启动。本专项将遵循习近平总书记对第二次青藏高原综合科学考察研究的重要指示精神和新时代青藏高原生态文明建设理念的系列重要讲话指示精神，与第二次青藏高原综合科学考察研究和三极环境与气候变化国际大科学计划有机结合，聚焦水、生态、人类活动，着力解决环境变化机理、资源环境承载力、灾害风险、绿色发展途径等方面的问题。围绕专项的两大统领科学问题，在科学贡献层面，预期在泛第三极环境变化与西风-季风相互作用和水资源变化及广域联动、泛第三极环境变化对关键物种和典型生态系统影响的预警体系与适应模式、人类文明发展与泛第三极环境相互作用及其适应策略等方面产出重大成果，推动从高极到三极的全球环境研究新前沿和三极环境与气候变化国际大科学计划的实施；在国家需求层面，预期在绿色丝绸之路建设的路线图、绿色丝绸之路建设的技术示范、优化青藏高原生态安全屏障体系的科学方案等方面产出重大成果，推动青藏高原可持续发展、推进国家生态文明建设、促进全球生态环境保护。
数据集： 1163
该数据集是2017年河湖源考察期间茶卡热觉湖的水质多参数数据，用于获取湖泊基本理化指标数据，为后续湖泊现代观测研究作准备。 数据观测时间为2017年8月30日。测量仪器为YSI EXO2水质多参数测量仪。仪器在每次测量之前都根据湖面海拔高度和当地气压进行校正，测量的时间间隔定为0.25s，投放速度较慢，保证高连续性地获取数据；得到的原始数据包括了水面以上暴露在空气中的测量数据，在后期处理中予以剔除。数据以excel文件存储。
2018-07-27 3389 28 申请获取
本数据包含两个数据文件，GLOBELAND30 TILES（原始数据）和TIBET_ GLOBELAND30_MOSAIC（镶嵌数据）。 原始数据下载自全球地表覆盖数据网站（GlobalLand3）（http://www.globallandcover.com），范围涵盖青藏高原及周边地区。原始数据分幅存储，为了便于用户使用数据，在分幅数据的基础上，我们使用Erdas软件对原始数据进行了拼接镶嵌。 全球地表覆盖数据（GlobalLand30）是国家863计划重点项目“全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究”的科研成果，该数据利用美国陆地卫星影像（TM5、ETM+）和中国环境减灾卫星（HJ-1）影像数据，采用基于像素分类-对象提取-知识检核的综合方法提取而成。数据包括耕地、森林、草地、灌木、湿地、水体、苔原、人造覆盖、裸地、冰川和永久积雪10个一级地表覆盖类型，没有进行二级类型提取。在准确度评估方面，评估九种类型和超过150,000个测试样品。GlobeLand30-2010的整体精度达到80.33％。Kappa指标为0.75。 GlobeLand30数据采用WGS84坐标系，UTM投影，6度分带，参考椭球为WGS 84椭球。根据不同的纬度情况，采用2种分幅方式进行数据组织。在南北纬60°区域内，按照5°（纬度）×6°（经度）大小进行分幅；在南北纬60°至80°区域内，按照5°（纬度）×12°（经度）大小进行分幅，按照奇数6°带的中央经线进行投影。 GLOBELAND30 TILES：原始数据保留数据原貌，未进行处理。 TIBET_ GLOBELAND30_MOSAIC：使用erdas软件对原始数据进行镶嵌，参数设置使用默认值原始数据保留数据原貌，精度同下载网站。
2018-07-26 4557 106 开放获取
包含了青海省1998-2016年西宁、海东、门源、黄南、海南、果洛、玉树、海西等主要地区平均气温数据。数据整理自统计年鉴： 《青海社会经济统计年鉴》和《青海统计年鉴》，精度同数据所摘取的统计年鉴。 数据表记录了青海省8个地区每个月及每年的平均温度。 单位：摄氏度。 数据集主要应用于地理学、社会经济研究。
2018-07-26 2601 129 开放获取
本数据集是建立在青藏高原基础上的高原土壤水分和土壤温度观测数据，用于量化粗分辨率卫星和土壤水分和土壤温度模型产物的不确定性。青藏高原土壤温湿度观测数据（Tibet-Obs）由三个区域尺度的原位参考网络组成，包括寒冷半干旱气候的那曲网络，寒冷潮湿气候的玛曲网络和寒冷干旱的阿里网络。这些网络提供了对青藏高原不同气候和地表水文气象条件的代表性覆盖。 - 时间分辨率：15分钟 - 空间分辨率：点测量 - 测量精度：土壤水分，0.00001；土壤温度，0.1℃；数据集尺寸：标称深度为5，10，20，40和80厘米的土壤水分和温度测量值 - 单位：土壤水分，cm ^ 3 cm ^ -3； 土壤温度， ℃
2018-07-26 3150 291 开放获取
数据集综合了纳木错多圈层综合观测研究站、珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站、藏东南高山环境综合观测研究站的大气、水文和土壤的长期监测数据。数据有三种分辨率，包括0.1秒、10分钟、30分钟、24小时不等。 野外的大气边界层塔（PBL）所使用的温湿度和气压传感器由芬兰的Vaisala公司生产，风速风向传感器由美国的MetOne公司生产，辐射传感器由美国的APPLEY公司和日本的EKO公司生产，气体分析仪由美国的Licor公司生产，土壤含水量、超声风速仪和数据采集器等由美国的CAMPBELL公司生产。定期（每年2-3次）由专业人员对观测系统进行维护，对传感器进行标定和更换，对采集的数据进行下载和整编，满足国家气象局和世界气象组织（WMO）的气象观测规范。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成时间连续序列，质量控制包括剔除曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。
2018-07-25 4716 109 申请获取
该数据集是2017年河湖源考察期间拉昂错的水质多参数数据，用于获取湖泊基本理化指标数据，为后续湖泊现代观测研究作准备。 数据观测时间为2017年9月8日。测量仪器为YSI EXO2水质多参数测量仪。仪器在每次测量之前都根据湖面海拔高度和当地气压进行校正，测量的时间间隔定为0.25s, 投放速度较慢，保证高连续性地获取数据；得到的原始数据包括了水面以上暴露在空气中的测量数据，在后期处理中予以剔除。数据以excel文件存储。
2018-07-25 3798 30 申请获取
青藏高原东缘贡嘎山森林生态系统试验站观测的气象、土壤、植被等数据，时间主要是从2005-2008年。 气象数据：气温、气压、相对湿度、露点温度、水气压、地温、土壤温度（5cm、10cm、20cm、40cm）、10分钟平均风、10分钟最大风速、降水、总辐射、净辐射 乔木层生物观测数据：胸径、树高、生活型 灌木层生物观测数据：株数、高度、盖度、生活型、地上生物量、地下生物量 草本层生物观测数据：株（丛）数、平均高度、盖度、生活型、地上生物量、地下生物量 叶面积指数：乔木层叶面积指数、灌木层叶面积指数、草木层叶面积指数 土壤有机质及养分：土壤有机质、全氮、全磷、全钾、硝态氮、铵态氮、速效氮（碱解氮)、有效磷、速效钾、缓效钾、水溶液提pH值 土壤含水量：深度、含水量
2018-07-25 3499 202 开放获取
该数据集是色林错湖泊水位数据，可应用于气候学和环境变化、寒区水文过程等学科领域。 数据观测时间为2016年9月17日至2017年2月15日，利用自动水位计，每60分钟记录一条数据。内容包含色林错东岸水位观测点的水压、水温。 原始数据压强精度为0.001kPa，水温精度为0.001℃。原始数据经过质量控制后形成连续时间序列，通过计算得到每日均值指标数据。数据以excel文件存储。
2018-07-24 3235 218 开放获取
本数据集包含西藏近50年的自然灾害信息，包括干旱、雪灾、霜灾、冰雹、洪涝、风灾、雷电灾害等气象灾害产生的时间地点及所造成的后果。 西藏位于中国的西南边境，是青藏高原的主体。由于受到西风带天气影响和印度洋暖湿气流的强烈影响，干湿季明显，加之境内高山林立，地形地貌复杂，西藏成为我国自然灾害发生最频繁的地区之一。对西藏农牧业生产造成重大危害的主要气象灾害方式有：干旱、雪灾、霜冻、冰雹、洪涝和大风等。据不完全统计，1982-2000年平均每年受灾面积为2.844万公顷，其中1983年受灾面积最大，达20．37万公顷，其次是1995年，为13.23万公顷。从各种灾害面积占总受灾面积比例来看，干旱所占比例最大，达38％，病虫害次之，为25％。西藏地广人稀，生态环境十分脆弱，传统的农牧业生产基本靠人吃饭。各种气象灾害给西藏人民生命财产带来重大损失。在西藏的各种气象灾害中雪灾居首。西藏是全国五大牧区之一，牲畜是牧民最重要的生产生活来源。雪灾往往造成大批牲畜死亡，使牧民的财产遭受重大损失，并对其生命安全构成威胁。 数据摘录自《中国气象灾害大典·西藏卷》，属于人工录入总结校对。
2018-07-24 5844 303 开放获取
SRTM（Shuttle Radar Topography Mission，即航天飞机雷达地形测绘任务）数据，2000年2月由美国太空总署(NASA)和国防部国家测绘局(NIMA)联合发射的“奋进”号航天飞机测量得到，“奋进”号上搭载的SRTM系统共计进行了222小时23分钟的数据采集工作，获取北纬60度至南纬56度之间，覆盖全球陆地表面的80%以上，覆盖中国全境。该计划获取的雷达影像数据经过两年多的处理，制成了数字地形高程模型。 本数据集原始数据下载自SRTM数据分发网站（http://srtm.csi.cgiar.org）。为了便于用户使用数据，在分幅STRM数据的基础上，我们使用erdas软件进行拼接制备青藏高原STRM镶嵌图。 精度30米，数据格式为geotif格式。 本数据集的原始数据下载于SRTM数据分发网站（http://srtm.csi.cgiar.org ） SRTM数据每经纬度方格提供一个文件，经度有1 arc-second和3 arc-second两种，称作SRTM1与SRTM3，或者称作30m与90m数据。本数据集为90m分辨率的SRTM3数据，数据版本SRTM V4.1（Geotiff格式）。
2018-07-24 4516 184 开放获取
数据源描述：数据根据文献资料整理得来。 测试方法：锆石U-Pb同位素LA-（MC）-ICPMS测试；Re-Os同位素稀释剂法TIMS测试。 数据加工方法：数据由分析仪器自动获取，年龄数据用ISOPLOT软件计算得来。 原始资料数据精度：锆石年龄测试精度见表中误差分析值；Re-Os同位素分析精度见表中误差分析值。 数据生产过程：第一作者亲自分析获得， 严格按照实验规范操作 应用范围: 地质学领域 加工后数据精度：在加工生成数据表后精度与分析精度基本相同 数据包含2个表： （1）锆石U-Pb同位素年龄分析结果表 （2）全岩和尖晶石Re-Os同位素 U-Pb锆石年龄数据7个，Re-Os同位素数据5个 数据类型： 表1：锆石U-Pb年龄 数据类型：数字型 表2：全岩和尖晶石Re-Os同位素 数据类型：数字型 量纲（度量单位）： “锆石U-Pb年龄”量纲：Ma， “Re-Os同位素”量纲：比值
2018-07-24 3429 120 开放获取
本数据集为1992年在青藏高原西昆仑山古里雅冰帽钻取的深孔冰芯氧同位素、粉尘、阴离子和积累量数据，该冰芯深度为308.6米，其中被切分的12628个样品用来做氧同位素研究，12480个样品做粉尘浓度研究，9681个样品做阴离子浓度研究。 数据来源：National Centers for Environmental Information（http://www.ncdc.noaa.gov/data-access/paleoclimatology-data/datasets/ice-core）。 数据加工方法：平均值。 本数据集共包含4个表数据，分别为：古里雅冰芯不同深度氧同位素、粉尘和阴离子数据，古里雅冰芯氧同位素、粉尘、阴离子及净积累量10年均值数据，古里雅冰芯氧同位素、粉尘和阴离子400年均值数据，不同深度氯-36数据。 数据表1：古里雅冰芯不同深度氧同位素、粉尘和阴离子数据 a. 名称解释 字段1：深度 字段2：氧同位素 字段3：粉尘浓度(直径0.63 to 20 um) 字段4：Cl- 字段5：SO42- 字段6：NO3- b. 量纲（度量单位） 字段1：m 字段2：‰ 字段3：particles/mL 字段4：ppb 字段5：ppb 字段6：ppb 数据表2：古里雅冰芯氧同位素、粉尘、阴离子及净积累量10年均值数据（0-1989） a. 名称解释 字段1：开始时间 字段2：结束时间 字段3：氧同位素 字段4：粉尘浓度（直径0.63 -20 um） 字段5：Cl- 字段6：SO42- 字段7：NO3- 字段8：净积累量 b. 量纲（度量单位） 字段1：无量纲 字段2：无量纲 字段3：‰ 字段4：particles/mL 字段5：ppb 字段6：ppb 字段7：ppb 字段8：cm/year 数据表3：古里雅冰芯氧同位素、粉尘和阴离子400年均值数据 a. 名称解释 字段1：时间 字段2：氧同位素 字段3：粉尘浓度（直径0.63 -20 um） 字段4：Cl- 字段5：SO42- 字段6：NO3- b. 量纲（度量单位） 字段1：千年 字段2：‰ 字段3：particles/mL 字段4：ppb 字段5：ppb 字段6：ppb 数据表4：不同深度氯-36数据 a. 名称解释 字段1：深度 字段2：36Cl 字段3：36Cl误差 字段4：年 b. 量纲（度量单位） 字段1：m 字段2：104 atoms g-1 字段3：％ 字段4：千年
2018-07-23 2449 178 开放获取
本数据集包含了雅鲁藏布江主要水文站径流年际变化特征值（多年平均径流量，年极值比，离差系数等），可用于研究雅鲁藏布江水文特征分析。原始数据为国家水文站数据，质量要求同国家相关标准。 空间范围：雅鲁藏布江流域干流拉孜、奴各沙、羊村、奴下等四个水文站。 本数据表共有五个字段 字段1：站名 字段2：多年平均径流量 字段3：年极值比 字段4：离差系数 字段5：资料系列长度
2018-07-23 5170 420 开放获取
本数据集包括拉萨农田试验站观测的春青稞试验样地的生物量和光合作用数据以及当雄草地试验站观测的气象数据。时间范围为2006-2009年。 生物量观测方法：每个样方取样面积25cm*25cm；光合作用数据观测：仪器为LiCor-6400。 生物量数据是人工根据记录本录入；光合数据是仪器自动记录；气象数据日值中的平均风速、主风向、气温、大气压和相对湿度用半小时数据进行日平均所得，降水量和总辐射数据是观测系统自动记录数据。 生物量数据的观测过程中，严格按照农学方法，可以应用于农业生产力的估算；光合数据观测过程中，仪器的操作、观测对象的选择等严格按照专业要求进行，可以用在植物叶片光合参数模拟和生产力估算中。 青藏高原农田生态系统观测数据，包含：1）地上生物量；2）CO2响应光合数据；3）光响应光合数据；4）当雄监测点气象数据日值。 数据采集地点中国科学院拉萨农业生态试验站，经度：91°20’，纬度：29°41’，海拔：3688m；当雄高寒草甸碳通量观测站，经度：91°05′，纬度：30°25′，海拔：4333m。
2018-07-23 2546 163 开放获取
该数据集包含孔雀河源观测点的气温、降水、相对湿度、风速、风向等日值。 观测时间从2012年7月2日至2017年9月15日。利用自动气象站（Onset公司），每2小时记录一条数据。 原始数据经过质量控制后形成连续时间序列。通过计算得到每日均值指标数据。满足国家气象局和世界气象组织（WMO）对气象观测原始数据的精度。质量控制包括剔除曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。 数据以excel文件存储。
2018-07-23 3585 31 申请获取
该数据集是2017年河湖源考察期间仁青休布错的水质多参数数据，用于获取湖泊基本理化指标数据，为后续湖泊现代观测研究作准备。 数据观测时间为2017年9月1日。测量仪器为YSI EXO2水质多参数测量仪。仪器在每次测量之前都根据湖面海拔高度和当地气压进行校正，测量的时间间隔定为0.25s, 投放速度较慢，保证高连续性地获取数据；得到的原始数据包括了水面以上暴露在空气中的测量数据，在后期处理中予以剔除。数据以excel文件存储。
2018-07-23 2936 26 申请获取
该数据集是利用Flow Tracker便携式水文流速流量仪观测获取的色林错流域甲岗雪山融水流量数据，可应用于冰川、寒区水文过程等学科领域。 数据获取时间为2016年9月15日，数据内容包含测量时间、位置、水深、流速及流量。 数据以excel文件存储。
2018-07-23 3557 41 申请获取
该数据集记录了青藏高原中部土壤温湿度观测网数据。 数据内容（数据文件、表名称，包含的观测指标内容） （1）57个观测站点 （2）2个观测变量（土壤湿度、土壤温度） （3）4个观测深度（0-5、10、20和40cm） （4）3个典型空间尺度，分别对应GCM网格（1°）、被动微波卫星象元（0.3°）、以及雷达卫星象元（0.1°） 观测网的建立将为一系列水文气象研究提供支持，主要包括：提供三个空间尺度（1°、0.3°、0.1°）的土壤水分和冻融实测数据集；为土壤水分升尺度研究提供数据基础；完善那曲地区中尺度水文气象观测。 青藏高原中部土壤温湿度观测网位于青藏高原中部10000km²的空间范围，站点平均海拔为4650米。纬度：31°-32°N；经度：91.5°-92.5°E。 数据文件字段描述： 例如 “SM_NQ-30 minutes-05cm.txt”，“ST_NQ-30 minutes-05cm.txt” 其中SM指土壤水分，ST指土壤温度，NQ指那曲，30minutes指代数据时间分辨率，05cm指采样土壤层深度。 数据内容字段描述： （1）30min分辨率 变量1-6：日期（整型：yyyy-mm-dd-hh-mm-ss） 变量7-63：各站点观测数据值（实型，缺测值：-99.00） （2）daily分辨率 变量1-3：日期（整型：yyyy-mm-dd） 变量4-60：各站点观测数据值（实型，缺测值：-99.00） 土壤水分体积含量（SM） 单位：%vol（m³/m³） 土壤温度（ST） 单位：℃ 30min分辨率温度数据是进行质量控制后的直接采样数据，土壤水分体积含量是以烘干法测量土壤水分为基础的校正值。 daily 分辨率数据是在30min分辨率基础上的算术平均值。 土壤水分测量精度和分辨率：±3%VWC和0.1%VWC。
2018-07-23 3632 300 开放获取
该数据集是色林错东岸观测点的降水数据，可用于冰川学、气候学和环境变化、寒区水文过程等学科领域。 数据观测时间为2016年9月1日至2017年8月17日。利用自动雨量筒观测，每60分钟记录一条数据。原始数据经过质量控制后形成连续时间序列，通过计算得到每日均值指标数据。满足国家气象局和世界气象组织（WMO）对气象观测原始数据的精度。质量控制包括剔除曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。数据以excel文件存储。
2018-07-23 4170 36 申请获取
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